《Tensorflow深度學習基礎與套用》是2021年人民郵電出版社出版的圖書。
基本介紹
- 書名：Tensorflow深度學習基礎與套用
- 作者：楊虹
- 出版社：人民郵電出版社
- 出版時間：2021年
- 開本：16 開
- 裝幀：平裝
- ISBN：9787115556820
內容簡介,圖書目錄,作者簡介,
內容簡介
本書基於谷歌的深度學習框架tensorflow，深入講解其語法特點，以及使用方法，並在此基礎上選取了圖像領域的多個套用進行深入講解，原理由淺入深，算法推導細緻到位，結合大量的圖片，以及運行中間結果，進行了細緻的分析。
本書基於谷歌的深度學習框架tensorflow，深入講解其語法特點，以及使用方法，並在此基礎上選取了圖像領域的多個套用進行深入講解，原理由淺入深，算法推導細緻到位，結合大量的圖片，以及運行中間結果，進行了細緻的分析。
圖書目錄
第1章 緒論 1
1．1 機器學習簡介 1
1．2 機器學習流程 2
1．3 深度學習簡介 3
第2章 TensorFlow簡介與環境搭建 4
2．1 TensorFlow簡介 4
2．2 TensorFlow 的語言支持 4
2．3 TensorFlow的安裝和環境配置 5
2．3．1 Python安裝 5
2．3．2 CUDA與CUDNN安裝 11
2．4 TensorFlow安裝 12
2．4．1 pip安裝 12
2．4．2 Docker安裝 13
2．5 測試TensorFlow 13
第3章 TensorFlow入門 14
3．1 TensorFlow靜態圖模式 14
3．1．1 TensorFlow中的張量類型 14
3．1．2 TensorFlow的操作符簡介 17
3．1．3 TensorFlow的Graph和
Session 23
3．2 TensorFlow動態圖模式 27
3．3 TensorFlow 損失函式 28
3．3．1 交叉熵 28
3．3．2 均方誤差 29
3．3．3 KL散度 29
3．4 TensorFlow最佳化器 30
3．5 TensorFlow訓練數據輸入 33
3．5．1 tf．data．Dataset 33
3．5．2 tf．data．Iterator 35
第4章 聚類算法 37
4．1 聚類算法簡介 37
4．2 k均值聚類算法 38
4．2．1 算法步驟 38
4．2．2 準則函式 39
4．2．3 算法改進 39
4．3 k中心聚類算法 43
4．3．1 準則函式 43
4．3．2 算法步驟 43
4．3．3 算法對比 43
第5章 分類算法 45
5．1 分類算法簡介 45
5．2 k近鄰算法 45
5．2．1 算法步驟 46
5．2．2 投票算法改進 46
5．2．3 k參數選取 46
5．2．4 模型評價 47
5．3 樸素貝葉斯 49
5．3．1 算法步驟 50
5．3．2 機率處理 50
5．3．3 連續值機率計算 51
5．4 決策樹 53
5．4．1 分裂函式 53
5．4．2 特徵為連續特徵 54
5．4．3 決策樹終止條件 55
5．5 支持向量機 55
5．5．1 線性可分支持向量機 56
5．5．2 近似線性可分支持向量機 59
5．5．3 非線性支持向量機 60
5．5．4 常用核函式 60
5．5．5 多分類支持向量機 61
5．6 人工神經網路 61
5．6．1 激活函式 62
5．6．2 邏輯門設計 64
5．6．3 多層感知器 67
5．6．4 前向傳播算法 67
5．6．5 反向傳播算法 68
第6章 回歸算法 72
6．1 線性回歸 72
6．1．1 最小二乘法 72
6．1．2 廣義逆 74
6．1．3 嶺回歸與Lasso回歸 76
6．1．4 梯度求解算法 78
6．2 非線性回歸 84
6．2．1 指數變換 84
6．2．2 對數變換 85
6．2．3 冪等變換 85
6．2．4 多項式變換 85
6．3 邏輯回歸 85
6．3．1 二值邏輯回歸 86
6．3．2 多元邏輯回歸 89
6．4 決策樹回歸 91
6．4．1 代價函式 92
6．4．2 算法流程 92
6．4．3 舉例 93
6．5 梯度算法 94
6．5．1 隨機梯度下降法 95
6．5．2 牛頓法 96
第7章 MNIST數據集 99
7．1 MNIST數據集簡介 99
7．2 LeNet的實現與講解 101
7．2．1 網路參數設定和輸入設定 101
7．2．2 LeNet網路模型詳解 102
7．2．3 更簡潔的實現 107
7．2．4 softmax層和網路更新方式 108
7．2．5 訓練過程 108
7．3 FashionMNIST數據集 109
第8章 圖像分類 110
8．1 圖像分類的概念 110
8．2 圖像分類的常用網路結構 111
8．2．1 AlexNet網路結構 111
8．2．2 VGGNet網路結構 113
8．2．3 Network In Network網路
結構 114
8．2．4 GoogLeNet網路結構 117
8．2．5 ResNet網路結構 119
8．3 圖像多標籤分類實例 121
8．3．1 使用TFRecord生成訓練
數據 121
8．3．2 構建多標籤分類網路 122
8．3．3 多標籤模型訓練模型 125
第9章 目標檢測 127
9．1 目標檢測的概念 127
9．1．1 Faster R-CNN 127
9．1．2 YOLO 128
9．1．3 SSD 130
9．2 基於SSD的目標檢測實例 131
9．2．1 基於VGG的SSD網路 131
9．2．2 坐標和類別預測 133
9．2．3 多尺度的預測拼接 133
9．2．4 損失函式與模型訓練 133
第10章 圖像檢索套用 135
10．1 圖像檢索的基本概念 135
10．2 圖像檢索特徵提取的常用方法 137
10．3 基於VGG的圖像檢索實例 140
10．3．1 使用TFRecord生成訓練
數據 140
10．3．2 模型訓練函式 141
10．3．3 檢索系統構建 141
第11章 光學字元識別套用 143
11．1 光學字元識別的概念 143
11．2 光學字元識別的常用算法與
流程 144
11．2．1 文本檢測環節 144
11．2．2 文本識別環節 145
11．3 基於CNN-RNN-CTC的光學
字元識別算法實例 146
11．3．1 光學字元識別訓練數據
生成 146
11．3．2 使用TFRecord生成訓練
數據 148
11．3．3 構建基於CNN-RNN-CTC
的光學字元識別網路 149
第12章 中文分詞 152
12．1 自然語言處理 152
12．2 中文分詞簡介 153
12．2．1 BMES 153
12．2．2 BM12ES 154
12．3 文字單元嵌入表達 154
12．3．1 文字單元的獨熱嵌入表達 154
12．3．2 word2Vector 155
12．3．3 word2Vector代碼實現 161
作者簡介
楊虹，重慶市半導體行業協會副理事長，重慶市電子學會常務理事，重慶市高校青年骨幹教師。現任重慶郵電大學光電工程學院副院長。
謝顯中，男，教授，工學博士，博士生導師。現為重慶郵電大學光電工程學院院長、重慶國際半導體學院執行院長，兼任計算機網路與通信技術信息產業部/重慶市重點實驗室主任、重慶郵電大學個人通信研究所所長。
